ETRI, 국제 로봇 실내자율탐사 대회 단일로봇 부문 1위

기사입력2026.11.06 09:56

IROS 2026 연계 경진대회서 기지 정보 확보율 40.26% 기록

국내 연구진이 세계적인 로봇 학술대회와 연계해 열린 국제 자율탐사 경진대회에서 단일 로봇 부문 1위를 차지했다. 별도의 학습 데이터나 사전학습 AI 모델 없이도 처음 접하는 실내 공간에서 탐사 경로와 귀환 시점을 스스로 판단하는 알고리즘을 개발해 성능을 입증했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 9월 말 미국 피츠버그에서 열린 ‘IROS 2026’ 연계 실내 자율탐사 경진대회에서 단일 로봇(Single-agent) 부문 1위를 차지했다고 6일 밝혔다.

미국 브리검영대학교(BYU)·카네기멜런대학교(CMU), 싱가포르 난양공과대학교(NTU)·싱가포르국립대학교(NUS) 연구진이 공동 주최한 이번 대회에 ETRI는 안수용 책임연구원과 이래경 실장이 ‘MobilityAI’팀으로 참가했다.

기지 정보 확보율 40.26%로 10개 팀 중 1위

이번 경진대회는 로봇이 사전에 알지 못하는 공간을 탐사하면서 제한 시간 안에 확보한 정보를 기지로 얼마나 전달하는지를 겨루는 방식으로 진행됐다.

참가자에게 공개되지 않은 10개 실내환경 지도에서 지도별 4개의 서로 다른 시작 위치를 적용해 평가했으며, 단순 탐사 면적이 아닌 ‘기지 정보 확보율(Base-station Coverage)’을 핵심 평가 지표로 삼았다.

ETRI MobilityAI 팀은 최종 기지 정보 확보율 40.26%를 기록해 종합 1위에 올랐으며, 소형·대형 지도 그룹에서도 가장 높은 점수를 받았다.

탐사 위치·귀환 시점 자율 판단 알고리즘 적용

이번 성과의 핵심은 로봇이 탐사 위치와 기지 복귀 시점을 스스로 결정하는 자율탐사 알고리즘이다.

기존 대회 기본 알고리즘이 가까운 미탐사 영역을 우선 탐색하거나 일정 주기마다 기지로 복귀하는 방식을 취한 반면, ETRI 연구진은 실제 이동거리와 새롭게 확보할 수 있는 정보량을 함께 고려해 탐사 효율이 높은 지역을 우선 선택하도록 설계했다.

또한 남은 탐사 시간과 귀환 경로를 계산해 최대한 탐사를 지속한 뒤 복귀 시점을 최적화했다.

대회 예제 환경을 활용한 자체 비교 실험에서는 기본 알고리즘의 평균 기지 정보 확보율을 33.4%에서 61.8%로 끌어올렸다고 ETRI는 설명했다.

이 알고리즘은 별도의 학습 데이터나 사전학습 AI 모델 없이 작동해 새로운 공간에도 적용 가능한 것으로 전해진다.

△물류창고 △산업시설 △지하공간 △재난현장 등 사전 지도를 확보하기 어려운 환경에서의 활용이 기대된다.

ETRI 대경권연구본부 변우진 본부장은 “사전 지도가 없는 환경에서도 로봇이 스스로 판단하고 탐사하는 기술은 물류와 산업시설, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

ETRI는 이번 성과를 바탕으로 미지 환경 자율탐사와 자율주행, 환경 인식 및 경로계획 기술을 고도화하고 현장 적용 연구를 확대할 계획이다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 ‘대경권 전략산업 기술 고도화 및 사업화(모빌리티)’ 과제 지원을 받아 수행됐다.

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배종인 기자

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